哈希表

哈希函数很强大，最近算法课老师讲了哈希函数的一系列应用。这里总结一下。 一、哈希表 哈希表(Hash Table)也叫散列表，是根据关键码值（Key Value）而直接进行访问的数据结构。它通过把关键码值映射到哈希表中的一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数就做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 以数据中每个元素的关键字K为自变量，通过散列函数H（k）计算出函数值，以该函数值作为一块连续存储空间的的单元地址，将该元素存储到函数值对应的单元中。 哈希表存储的是键值对，其查找的时间复杂度与元素数量多少无关，哈希表在查找元素时是通过计算哈希码值来定位元素的位置从而直接访问元素的，因此，哈希表查找的时间复杂度为O（1）， 最坏的情况下查找一个元素的时间与在链表中查找一个元素的时间相同。最坏的情况下都是O(N)。有一个常用的概念定义为load factor(装载因子)算法导论中给的定义为：给定一个能存放n个元素的，具有m个槽位的散列表T。定义T的装载装载因子a为n/m，即一个链中平均存储的元素。 一个好的散列函数应满足简单一致散列的假设。每个关键字都等可能的散列到m个槽位的任何一个之中去，并与其它的关键字已被散列到哪一个槽位中无关。 二、散列函数 1.除法散列法 在用来设计散列函数的除法散列法之中，通过取k除以m的余数，来将关键字k映射到m个槽中去，定义散列函数为 h(k)=k

玩转数据结构 从入门到进阶 从数据结构基础到二叉树、红黑树、哈希表，bobo老师精心设计本课程，详细生动的为你讲解数据结构。让你面对数据结构可以学的会、玩的溜。掌握数据结构，完成从“搬砖”到“盖楼”的蜕变，就在此课。各位小伙伴不要错过！ 第1章 欢迎学习《玩转数据结构》 欢迎大家学习《玩转数据结构》课程。在这个课程中，我们将从底层实现诸多数据结构，从简单，到复杂，并且探索他们的应用。在这一章，我们将来看一看数据结构的具体作用，学习数据结构的误区，学习这个课程的注意事项，和课程环境的基本搭建：） … 第2章 不要小瞧数组 数组，看似是最简单的数据结构，但是，大多数语言为我们提供的都是静态数组，如何封装一个属于我们自己的动态数组，将是这一章讨论的重点。同时，我们也将探讨泛型，复杂度分析，乃至复杂度的震荡，等相关高级话题 第3章 栈和队列 栈和队列都是极其简单的线性数据结构，其中的操作甚至都是数组操作的子集，但却在计算机科学中有着极其重要的应用。在这一章，我们就来探索栈和队列的奥秘。我们将看到使用底层数据结构搭建上层数据结构的过程，同时对于队列，我们也将改进底层结构，完成循环队列的实现。… 第4章 最基础的动态数据结构：链表 在这一章，我们将接触第一个动态数据结构：链表。我们将通过对链表的底层实现，更深入的理解对引用（或者是指针）的操作。同时，我们也将利用链表，实现栈和队列

Description 选取哈希函数H(k)=(3k)%11，用线性探测再散列法处理冲突。试在0-10的散列地址空间中，编写程序，对关键字序列 (22,41,53 46,30,13,01,67)构造哈希表，并求等概率情况下查找成功的平均查找长度。 Input 无 Output 输出等概率情况下查找成功的平均查找长度。 无 2 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> struct Node{ int ori; int after; }*Hash[11]; int data[8]={22,41,53,46,30,13,01,67}; void change() { int i; int temp,flag; for(i=0;i<8;i++) { flag = 1; temp = (3 * data[i]) % 11; while(Hash[temp] != NULL) { ++temp; ++flag; } Hash[temp] = (struct Node *)malloc(sizeof(struct Node));//又忘了写QAQ Hash[temp] -> ori = data[i]; Hash[temp] -> after = flag; } } void print() { int i; int sum=0; for(i=0;i<=10

背景：海量数据处理 笔试题：给四十亿不重复的无符号，整形，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这四十亿个数中 在这里我们就可以用到我们的哈希思想。 位图：我们只需要表示这个数字存不存在的话，只需要一个比特位即可，所以我们用一个数组来装元素的个数，每个元素都有八个比特位，那么就可以表示八个数字【（用uint64_t的话），因为uint64_t不论在多少位机子下都是八字节】 这样就可以轻松解决问题 下面是代码具体实现 bitmap.h #pragma once #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <stddef.h> #include <unistd.h> #include <stdint.h> typedef uint64_t bitmaptype; typedef struct bitmap{ bitmaptype *data; uint64_t capacity; }bitmap; void bitmapinit(bitmap *bm,uint64_t capacity); void bitmapdestroy(bitmap *bm); void bitmapset(bitmap *bm,uint64_t index); void bitmapunset

今天我们主要的是用线性探测的方法处理哈希冲突的问题。 线性探测方法的具体实现如下： test.h #pragma once #include <stdio.h> #include <stddef.h> #include <stdlib.h> //我们在这里的hash表期望存储的数据是键值对这样的结构 #define HashMaxSize 1000 typedef enum Stat{ empty, //空状态 valid, //有效状态 deleted, //删除状态 }Stat; typedef int Hashtype; typedef int keytype; typedef int valtype; typedef size_t (*HashFunc)(keytype key); //这个结构表示的是哈希表中的一个元素 //这个元素同时包含了键值对 typedef struct Hashelme{ keytype key; valtype value; Stat stat; }Hashelme; typedef struct Hashtable{ Hashelme data[HashMaxSize]; size_t size; //哈希表当中元素的个数（【0，size）不能表示哈希表有效元素的区间 HashFunc func; //这是一个函数指针，指向的是hash函数

typedef int KeyType; typedef int ValueType; typedef struct HashNode { KeyType _key; ValueType _value; struct HashNode* _next; }HashNode; typedef struct HashTable { HashNode** _tables; size_t _size; size_t _N; }HashTable; size_t HashFunc(KeyType key, size_t N) { return key%N; } next指针。用来寻找下一个元素。 HashNode ** _tables; HashNode* BuyHashNode(KeyType key, ValueType value) { HashNode *NewNode = NULL; NewNode = (HashNode*)malloc(sizeof(HashNode)); NewNode->_key = key; NewNode->_value = value; NewNode->_next = NULL; return NewNode; } next指针的初始化。 void HashTableInit(HashTable* ht) { assert(ht); ht->_N =

struct map_hash { struct node { int to , n ; double val ; int len ;} e [ 31000001 ]; int tot = 0 ; int head [ MAXN ]; int len = 0 ; double & operator []( int state ){ int st = state * len % mod + 1 ; for ( int i = head [ st ]; i ; i = e [ i ]. n ){ if ( e [ i ]. to == state && e [ i ]. len == len ) return e [ i ]. val ; } e [++ tot ]. to = state ; e [ tot ]. val =- 1.0 ; e [ tot ]. len = len ; e [ tot ]. n = head [ st ]; head [ st ]= tot ; return e [ tot ]. val ; } } f ; struct node { int fir ; int sec ; friend node operator +( node a , node b ){ return ( node ){ a . fir + b . fir , a . sec +

什么是数据结构？ 简单地说，数据结构是以某种特定的布局方式存储数据的容器。这种“布局方式”决定了数据结构对于某些操作是高效的，而对于其他操作则是低效的。首先我们需要理解各种数据结构，才能在处理实际问题时选取最合适的数据结构。 为什么我们需要数据结构？ 数据是计算机科学当中最关键的实体，而数据结构则可以将数据以某种组织形式存储，因此，数据结构的价值不言而喻。 无论你以何种方式解决何种问题，你都需要处理数据――无论是涉及员工薪水、股票价格、购物清单，还是只是简单的电话簿问题。 数据需要根据不同的场景，按照特定的格式进行存储。有很多数据结构能够满足以不同格式存储数据的需求。 常见的数据结构 首先列出一些最常见的数据结构，我们将逐一说明： 数组 ջ 队列 链表 树 ͼ 字典树（这是一种高效的树形结构，但值得单独说明） 散列表（哈希表） 数组 数组是最简单、也是使用最广泛的数据结构。栈、队列等其他数据结构均由数组演变而来。下图是一个包含元素（1，2，3和4）的简单数组，数组长度为4。 每个数据元素都关联一个正数值，我们称之为索引，它表明数组中每个元素所在的位置。大部分语言将初始索引定义为零。 以下是数组的两种类型： 一维数组（如上所示） 多维数组（数组的数组） 数组的基本操作 Insert――在指定索引位置插入一个元素 Get――返回指定索引位置的元素 Delete――删除指定索引位置的元素

HashMap的底层是通过 数组+链表 （即哈希表）的结构来实现的。 HashMap的实例有两个参数影响其性能： 初始容量 和 加载因子 。 初始容量只是哈希表在创建时的容量，加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目超出了加载因子与当前容量的乘积时，通过调用rehash方法将容量翻倍。 简单说下HashMap的工作原理 ： HashMap基于hashing原理，我们通过put()和get()方法存储和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashCode，然后找到bucket位置来存储值对象。当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题，当发送碰撞了，对象将会存储在链表的下一个节点中。HashMap在每个链表的节点中存储键值对对象。 面试中一些常见的问题： “你知道HashMap的工作原理吗？” “你知道HashMap的get()方法的工作原理吗？” 答 ：HashMap是基于hashing的原理，我们使用put(key,value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时，我们先对键调用hashCode()方法

class Solution { public int subarraySum(int[] nums, int k) { HashMap<Integer,Integer> h=new HashMap<>(); int sum=0; int count=0; h.put(0,1); for(int i=0;i<nums.length;i++){ sum+=nums[i]; if(h.containsKey(sum-k)){ count+=h.get(sum-k); } h.put(sum,h.getOrDefault(sum,0)+1); } return count; } } 　　 来源：博客园 作者： hhhl 链接：https://www.cnblogs.com/NeverGiveUp0/p/11443033.html